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基于双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法研究与实现

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基于双重辅助监督的轻量化人脸活体检测算法研究与实现

作者：梁芳昕江西师范大学

学位级别：硕士

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长江经济带碳排放效率测度及影响因素研究

长江经济带碳排放效率测度及影响因素研究

作者：吴雨昕安徽理工大学

学位级别：硕士

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骨骼表面人类齿痕特征的实验研究

人类学学报 2024年

作者：曹雨昕孙璐张乐张双权中国科学院古脊椎动物与古人类研究所中国科学院大学内蒙古大学历史与旅游文化学院中央民族大学民族学与社会学学院

长期以来，学者们大多将考古遗址出土骨骼表面的牙齿痕迹归因于食肉动物或者啮齿动物的啃咬行为。然而，人类在咀嚼和啃食骨骼及其附着营养物质的过程中,在其表面也会产生的改造痕迹。本文是国内学者对人类齿痕进行实验研究的首次尝试... 详细信息

长期以来，学者们大多将考古遗址出土骨骼表面的牙齿痕迹归因于食肉动物或者啮齿动物的啃咬行为。然而，人类在咀嚼和啃食骨骼及其附着营养物质的过程中,在其表面也会产生的改造痕迹。本文是国内学者对人类齿痕进行实验研究的首次尝试。实验结果显示，由于烹饪方式的不同，动物骨骼上人类齿痕的大小、形态、分布范围、深度等都有可能产生差异。将本次实验所得数据与西方学者研究结果对比后发现，虽然人类与食肉类动物造成的齿痕在形态上存在较大程度的相似性，但在合理排除食肉类动物是遗址中骨骼富集与改造营力的前提之下，我们依然可以通过分析典型人类齿痕组合在考古遗址中的出现情况，对古人类动物资源利用的能力与方式、烹饪技术乃至探讨古人类的食人风俗等提供一个独特的观察视角。

关键词：人类齿痕动物考古学埋藏学实验食人俗

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两类供应链网络均衡问题及其应用研究

两类供应链网络均衡问题及其应用研究

作者：屈昕重庆交通大学

学位级别：硕士

供应链网络均衡问题是供应链管理中的一个关键挑战,涉及到如何有效地管理供应链中的各个环节,以实现成本最小化、服务水平最大化和资源利用最优化.在供应链网络中,各个参与方之间的需求、供给和运输等方面的不平衡会导致库存积压、生产... 详细信息

供应链网络均衡问题是供应链管理中的一个关键挑战,涉及到如何有效地管理供应链中的各个环节,以实现成本最小化、服务水平最大化和资源利用最优化.在供应链网络中,各个参与方之间的需求、供给和运输等方面的不平衡会导致库存积压、生产过剩或供应不足等问题,进而影响整个供应链的运作效率和效益.基于供应链网络均衡问题的研究内容很广泛,文章主要从两方面的应用入手,分别对网约车市场供应链及跨境电商供应链分别进行模型搭建、算例分析及应用.主要研究内容如下:针对网约车市场,基于三层供应链网络均衡问题,对网约车市场竞争进行研究.其中供应链网络均衡模型中考虑了价格补贴的因素,在网络均衡的前提下提升竞争优势的同时提高了网约车平台的利润,促成了平台与司机、乘客间长期稳定的交易.分析了网约车平台、司机及乘客的竞争行为及其均衡条件,最终形成了网约车市场供应链网络均衡不等式模型,并求解不等式.通过将变分不等式解的存在性转化为广义Nash均衡问题存在不动点,证明了模型解是存在的,随后通过数值算例结果研究发现,通过价格补贴政策,可以实现供应链网络的均衡和最优化,从而促进整个市场的稳定和可持续发展.针对跨境电商,基于现实条件建立由跨境自营电商企业、海外零售商、消费者三个层级构成的双渠道供应链网络模型.其中双渠道是指跨境自营电商企业海外直销与海外零售商线上线下销售方式共存并相互竞争,然后根据各层级企业利润最大化、风险最小化以及客户关系价值最大化的多目标建立最优决策目标函数,将其转换为变分不等式,并利用修正的投影算法对变分不等式进行求解,得出跨境电商双渠道供应链网络模型的均衡解,最后进行仿真模拟,从而在理论与数据两方面得出各层级企业的最优定价决策.从模型建立以及算例结果来看,本文建立的跨境自营电商供应链网络模型无论是关系价值水平还是交易数量上,都比较符合事实.针对供应链网络中三方决策者风险规避情况对交易数量、交易价格的影响进行分析,并综合对比了不同决策者风险规避程度不同时对交易价格及交易数量的影响情况.通过建模与算例分析,得到了跨境自营电商企业、海外零售商、消费者各自的最优决策,并根据最终结论围绕风险规避方面提出了相应的对策建议,这对于跨境自营电商供应链网络的发展具有一定的指导意义.

关键词：供应链网络均衡变分不等式跨境自营电商网约车市场广义Nash均衡

基于轻量化CNN和FPGA的颗粒状农作物分选系统研究

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基于轻量化CNN和FPGA的颗粒状农作物分选系统研究

作者：高晨昕西安理工大学

学位级别：硕士

颗粒状农作物在生产、运输、仓储过程中会出现掺杂异物、破损或霉变等情况,为提高农作物的品质,需要将异物、有缺陷的颗粒状农作物剔除,色选机是剔除异物和缺陷颗粒的设备。为了在色选机中实现实时高效的数据处理及缺陷准确识别,本文提... 详细信息

颗粒状农作物在生产、运输、仓储过程中会出现掺杂异物、破损或霉变等情况,为提高农作物的品质,需要将异物、有缺陷的颗粒状农作物剔除,色选机是剔除异物和缺陷颗粒的设备。为了在色选机中实现实时高效的数据处理及缺陷准确识别,本文提出了一种轻量化的卷积神经网络用于对颗粒状农作物种子进行筛选,以红皮蚕豆作为主要样本进行了验证,并将该轻量化网络在以FPGA为核心的色选机硬件平台进行了部署,主要研究工作如下:(1)根据色选机的机械结构和分选工作的原理,设计了颗粒状农作物的分选方案。选用高速线阵CCD传感器作为系统的图像采集器件,设计了以FPGA芯片为核心的图像处理硬件平台。(2)使用线阵CCD采集完整与破损的红皮蚕豆的图像,制作图像数据集。针对硬件端处理器FPGA的性能特点和片上资源限制,设计了基于轻量化卷积神经网络的颗粒状农作物分类算法。改进后的模型对蚕豆的分类准确率达到98.24%,且相较于常规卷积神经网络,改进后模型的运算量和参数量大大降低,可用于嵌入式硬件平台并保证系统实时性。(3)根据卷积神经网络的基本原理和改进后网络的结构特征,使用Verilog硬件描述语言设计定位模块及可复用的卷积、池化等模块,采用流水线和多通道并行化的方式,实现了图像分类算法的硬件端部署。同时,基于PyQt设计了一套上位机控制软件,便于使用PC端对硬件平台进行控制。在实验室中搭建色选机的机械结构,使用部署了分选算法的嵌入式设备进行实机测试。测试结果表明本文设计的分选方案能够将扫描到的种子进行有效分类,搭载轻量化算法的FPGA设备可以完成色选机中颗粒状农作物种子的分选任务。

关键词：颗粒状农作物分类图像分类硬件系统轻量化神经网络 FPGA